http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40718799

时间: 2023-04-15 09:01:32 浏览: 31
这篇博客是介绍机器学习的基础知识,包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。其中,监督学习是指通过已知的输入和输出数据来训练模型,使其能够对未知数据进行预测;无监督学习则是在没有标签的数据集上进行学习,通过发现数据之间的相似性和规律来进行分类和聚类;半监督学习则是结合有标签和无标签的数据进行学习,以提高模型的准确性;强化学习则是通过与环境的交互来学习,以达到最大化奖励的目标。此外,博客还介绍了机器学习中的常用算法,如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。总之,这篇博客是机器学习初学者的入门指南,值得一读。
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500K/2M 8Byte

根据引用\[3\]中的SAE J2284-4标准,500K/2M表示汽车CAN FD网络应用采用的波特率。其中500K表示传输速率为500千位每秒,2M表示传输速率为2兆位每秒。这种波特率适用于多点通信,但不能超过2兆位每秒。而8Byte表示每个CAN FD数据帧的数据长度为8字节。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [LLaMA的解读与其微调:Alpaca-LoRA/Vicuna/BELLE/中文LLaMA/姜子牙/LLaMA 2](https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/129709105)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [CAN FD笔记](https://blog.csdn.net/weixin_42438100/article/details/115482233)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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基于Transformer的方法在心血管疾病预测方面也有一些研究。TMSS是一个基于Transformer的多模态网络,可以用于预测肿瘤的分割掩膜和患者的生存风险评分。它能够处理可用的多模态输入数据以及它们之间的交互,包括CT、PET扫描和患者的电子健康记录(EHR)\[1\]\[2\]。此外,医联MedGPT也是基于Transformer架构的模型,它在模型微调训练阶段采用了大量真实医生参与的监督微调,可以用于心血管疾病的预测和其他医疗任务\[3\]。这些基于Transformer的方法为心血管疾病的预测提供了新的思路和工具。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [TMSS: 一个端对端的用于分割以及生存预测的基于transformer的多模态网络](https://blog.csdn.net/Scabbards_/article/details/130054154)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [医疗金融法律大模型:从ChatDoctor到BloombergGPT/FinGPT/FinBERT、ChatLaw/LawGPT_zh](https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/131550529)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
你可以使用Java的字符串处理方法去除字符串两端的字符。具体操作如下: 1. 首先,使用trim()方法去除字符串两端的空格,这将删除你所提到的"----wxc-----"。 2. 然后,使用replace()方法将"你好"替换为空字符串,这将删除你所提到的"你好"。 以下是使用Java代码实现的示例: java String input = "-----wxc-----\n你好\n----wxc-----"; String output = input.trim().replace("你好", ""); System.out.println(output); 这将打印出"-----wxc-----",即去除了"你好"两端的字符后的结果。 请注意,上述代码中的trim()方法只能去除字符串两端的空格,如果你的需求是去除其他特定字符,可以使用replaceAll()方法来替换指定的字符。 引用内容: : 你好世界计划 这是所有编程语言中的hello world程序示例的存储库 如何贡献 请阅读 。 索引资料夹 一种。 B. C。 D. E. F。 G。 H。 一世。 J. K. L. M. N. 哦 P. ======= [POSTSCRIPT(/ PostScript) 问 R. ...。 : GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [ChatGLM-6B的基座/部署/微调/实现:从GLM到6B的LoRA/P-Tuning微调、及6B源码解读](https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/129880836)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [hello-world-all-programming-language:这是所有编程语言中的hello world程序示例的存储库](https://download.csdn.net/download/weixin_42101237/15752311)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [中文模型的奋起直追:MOSS、baichuan-7B/13B和ChatGLM2-6B的原理、部署与微调](https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/131551173)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
回答: 在Linux下安装protobuf==3.19.0的步骤如下: 1. 首先,下载protobuf的安装包。你可以从官方的GitHub地址https://github.com/protocolbuffers/protobuf下载安装包。\[3\] 2. 解压下载的文件。将protoc-3.19.0-linux-x86_64.zip中的文件放入protobuf-python-3.19.0.tar.gz文件中的src文件夹。然后,将bin文件夹中的protoc复制到当前的src文件夹中。\[1\] 3. 编译protoc。在编译时,确保添加了-std=c++11选项,以避免编译时出现各种模板编译不通过的问题。另外,在编译时需要加上-lpthread选项,因为protobuf中使用了多线程。\[2\] 希望这些步骤能帮助你成功安装protobuf==3.19.0。如果还有其他问题,请随时提问。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Ubuntu系统下安装protobuf(python)](https://blog.csdn.net/weixin_43325818/article/details/120882187)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [链接protobuf遇到的坑](https://blog.csdn.net/July_memory/article/details/83626352)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
word2vec的维度一般情况下要远远小于词语总数的大小。它的维度与隐含层节点数一致,是一种降维操作,将词语从one-hot encoder形式的表示降维到Word2vec形式的表示。\[1\]最终词向量的维度可以根据具体的应用需求进行设置,但一般来说,常见的word2vec维度为几十到几百维。\[2\]这样的维度可以在保留词语语义信息的同时,减少了计算和存储的开销。如果你对word2vec感兴趣,可以参考一些相关的学习资料,如《Word2Vec Tutorial—The Skip-Gram Model》、《Word Embedding Explained and Visualized》和《Vector Representation of Words》等。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [如何通俗理解Word2Vec (23年修订版)](https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/102708459)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [大白话讲解word2vec到底在做些什么](https://blog.csdn.net/mylove0414/article/details/61616617)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

开集域自适应方法及其在靶点发现中的应用

9322基于开集域自适应的新靶点发现Taotao Jing< $,Hongfu LiuXiang,and Zhengming Ding<$†美国杜兰大学计算机科学系‡美国布兰代斯大学Michtom计算机科学学院网址:tjing@tulane.edu,hongfuliu@brandeis.edu,网址:www.example.com,zding1@tulane.edu摘要开集域自适应算法(OSDA)认为目标域包含了在外部源域中未观察到的新类别的样本不幸的是,现有的OSDA方法总是忽略了看不见的类别的信息的需求,并简单地将它们识别为“未知”集合而没有进一步的这促使我们通过探索底层结构和恢复其不可解释的语义属性来更具体地理解未知类别。在本文中,我们提出了一种新的框架,以准确地识别目标领域中的可见类别,并有效地恢复未见过的类别的语义属性具体而言,结构保持部分对齐开发,通过域不变的特征学习识别看到的基于视觉图的属性传播是为了通过视觉语义映射将可见属�

yolov8部署mac

很抱歉,YoloV8并不支持在macOS上进行部署。YoloV8是基于深度学习框架Darknet开发的,Darknet支持Linux和Windows操作系统。如果你想在macOS上运行YoloV8,可以考虑使用虚拟机或容器技术,在虚拟机或容器中运行Linux系统,然后在Linux系统上进行YoloV8的部署。

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

自我监督学习算法的效果优于其他自监督学习方法,提供了更好的视觉识别模型

10326自我监督学习Soroush Abbasi Koohpayegani 1,*Ajinkya Tejankar 1,*Hamed Pirsiavash1,21马里兰大学巴尔的摩分校2加州大学戴维斯分校摘要最新的自监督学习(SSL)算法通过对比图像的实例之间或通过对图像进行聚类,然后在图像聚类之间进行对比来学习特征。我们介绍了一个简单的均值漂移算法,学习表示通过分组图像到- gether没有它们之间的对比,或采用大部分的结构或数量的集群的先验。我们简单地“移位”嵌入每个图像,使其接近它的邻居的“平均值”的增加。由于最近邻总是同一图像的另一个增强,因此当仅使用一个最近邻而不是我们实验中使用的5个最近邻时,我们的模型将与BYOL相同。我们的模型达到72。4%的ImageNet线性评估与ResNet50在200epochs优于BYOL。此外,我们的方法优于SOTA的一个很大的利润时,只使用弱增强,促进通过SSL的其他方式。我们的代�

特征提取模块为什么选择VGG网络模型

VGG网络模型是一种经典的卷积神经网络模型,其在图像分类任务上表现出色,具有较高的准确率和可靠性。特别是VGG16和VGG19模型,它们具有较深的网络结构和较小的卷积核尺寸,可以更好地提取图像的特征。因此,选择VGG网络模型作为特征提取模块可以获得更好的图像特征表示,从而提高模型的性能。同时,VGG网络模型已经被广泛使用,并且许多预训练模型可供使用,可大大减少训练时间和计算资源的消耗。

freescale IMX6 开发板原理图

freesacle 的arm cortex-a9的双核 四核管脚兼容CPU开发板原理图。